基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性逼近的股票分析與預(yù)測方法研究
發(fā)布時間:2020-04-30 03:33
【摘要】: 隨著國內(nèi)外股票市場的迅速發(fā)展,分析和預(yù)測股票在國內(nèi)外投資界得到廣泛應(yīng)用。近年來由于混沌和分形理論的研究成果不斷涌現(xiàn),用非線性確定系統(tǒng)規(guī)律來研究股價行為顯示出越來越強(qiáng)大的生命力! 在本文中,作者首先介紹中國股市的發(fā)展概況以及現(xiàn)有的分析方法,其次闡述了BP網(wǎng)絡(luò)徑和向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、基本結(jié)構(gòu)和基本功能,再次介紹了小波分析的原理及其與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合理論,并在此基礎(chǔ)之上探討小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于股票價格分析和預(yù)測的可能性和可用性,最后通過訓(xùn)練構(gòu)造的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來判斷股市發(fā)展趨勢且對股票做出短期的分析和預(yù)測。該方法的提出對于解決現(xiàn)有方法預(yù)測準(zhǔn)確性低、算法收斂速度慢以及趨勢預(yù)測錯誤率較大等弊端有較大的幫助。 為了證明算法的有效性,本文隨機(jī)選取2005年11月7日招商銀行發(fā)行的H股和2007年在上海股市上市的21支個股不同時間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和預(yù)測檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性逼近的分析和預(yù)測方法能夠以近80%的平均正確趨勢率對單個股價進(jìn)行預(yù)測,優(yōu)于傳統(tǒng)的模型和分析算法。
【圖文】:
是RBF中心,1卜{}表示歐氏范數(shù),m是RBF單元數(shù),它小于數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)。。顯見,在假設(shè)中和c,以被確定的情況下,,RBF模型(3一33)有良好的參數(shù)結(jié)構(gòu),RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3一4所示。R:(x)·輸入十愉到匕襯甲十弓,12沖yy洲,+.yXZ十,十‘呼‘十,X翔十圖3一 4RBF網(wǎng)絡(luò)模型
【學(xué)位授予單位】:成都理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2007
【分類號】:F830.9;F224
本文編號:2645343
【圖文】:
是RBF中心,1卜{}表示歐氏范數(shù),m是RBF單元數(shù),它小于數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)。。顯見,在假設(shè)中和c,以被確定的情況下,,RBF模型(3一33)有良好的參數(shù)結(jié)構(gòu),RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3一4所示。R:(x)·輸入十愉到匕襯甲十弓,12沖yy洲,+.yXZ十,十‘呼‘十,X翔十圖3一 4RBF網(wǎng)絡(luò)模型
【學(xué)位授予單位】:成都理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2007
【分類號】:F830.9;F224
【引證文獻(xiàn)】
相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條
1 王崢明;中國A股配對交易策略實(shí)證研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年
2 李曉靜;股價預(yù)測的非線性方法研究[D];廣西師范大學(xué);2008年
本文編號:2645343
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